这是一场被称为“足球数据革命”的划时代变革，它从未真正在你面前发生，却在各家俱乐部的实验室里和电脑上完成。它从什么时候开始，又将走向怎样的未来? 欧洲足球记者西蒙·库珀走访了体育数据的诞生地美国和多家英超俱乐部，揭示了这段历史。

1. 曼城雇用了庞大数据团队

假如一家足球俱乐部想签一名攻击性中场，他的传球成功率要达80%且踢过一定数量的比赛。他们会怎么做?

曼城的加文·弗雷格会把这两个条件输入笔记本电脑，然后一些现役英超球员就出现在屏幕上。有些人，如利物浦的杰拉德，你不需要数据就知道他很棒。但除了他之外，还有一些出人意料的面孔，如西汉姆联队的凯文·诺兰。当然，单凭这几个数据不会马上促使俱乐部签下诺兰，但至少会促使俱乐部观察他。

迪拜的曼苏尔酋长收购曼城后做的第一件事就是聘请一支数据分析师团队。加文·弗雷格是这支团队的主管。卡林顿训练基地外，很少有人听说过他的名字。但弗雷格却是英国足球数据革命的主要推进器。公众和媒体时常看不到的数据，开始影响俱乐部的决定，尤其是哪个球员该买进，哪个球员该卖出。

近几年，在多次失败的尝试之后，英超大俱乐部终于发现真正有效的球员数据分析方法。弗雷格举例说：“球队前场最后1/3区域内有更高的传球成功率，在本队买入特维斯、大卫·席尔瓦、亚当·约翰逊和亚亚·图雷之后，过去6个月，我们在最后1/3区域的传控球能力提高了7．7%。”

而数据分析并非他们加盟球队的必要条件，弗雷格声明。事实上，也不排除有其他俱乐部比曼城更依赖数据分析。“我们收集了1．2万～1．3万场比赛的3 200多万个数据。”切尔西的球员绩效主管麦克·福德2011年2月说，足球在变聪明。

2. 由数据决定的转会

大概自从个人电脑出现后，就有人在尝试用数据来评判球员。先驱之一是阿森纳主教练温格。作为一名经济学毕业生和敏锐的数学家，温格20世纪80年代在法甲摩纳哥队当教练时就开始使用一款由朋友开发的名叫“顶级得分”的电脑程序。已故的乌克兰前主教练洛巴诺夫斯基也是先驱之一。1992年，他和科学家泽伦斯托夫就用电脑游戏来测试球员。

更大的突破发生在1996年。Opta数据统计公司开始从英超联赛收集比赛数据。俱乐部第一次知道每名球员每场比赛跑动多少公里，做了多少次铲球和传球。其他数据公司也开始进入市场。一些足球教练开始看数据。2001年8月，曼联主教练弗格森突然把荷兰后卫斯塔姆卖给了意大利球队拉齐奥。此举令所有人惊讶。一些人觉得弗格森此举是为了惩罚斯塔姆在自传里攻击弗格森和队友。而其实弗格森是根据数据作出了卖人的决定。他发现斯塔姆的铲球次数比以前少，以此判断当时29岁的荷兰后卫开始走下坡路，于是趁价钱还高的时候卖了他。

弗格森后来承认，过早卖掉斯塔姆是个错误的决定。和很多早期接触比赛数据的人一样，他研究了错误的数据。斯塔姆不仅没有状态下滑，反而在意大利继续踢了好几年好球。但这笔转会还是成了足球史的转折点： 一场由数据决定的转会。

阿森纳的温格采用了新比赛数据。他曾说，一场比赛后的第二天早晨，他就像个瘾君子一样，必须看球员的比赛数据表。约从2002年开始他在比赛后程换下前锋丹尼斯·博格坎普。博格坎普很不满。“然后他拿出了数据，”博格坎普后来回忆：“‘看，丹尼斯，70分钟后你的跑动量就少了，速度也下降。’温格是足球教授。”

西汉姆联主帅萨姆·阿勒戴斯做球员的时候在美国佛罗里达的坦帕湾待过一年，因而迷上了美国人用科学和数据玩体育的方法。1999年，他成了博尔顿主帅，他买不起最好的球员，就雇了最好的统计专家。数据帮阿勒戴斯找到了简单的进球方法： 角球、掷界外球和任意球。曼城的弗雷格也是阿勒戴斯的“战友”，他记得博尔顿这些球的得分率为45%～50%，而英超的平均数为1/3。弗雷格说：“我们会看，‘假如边线远抛球被后卫解围了，球会落在哪里?’我们找出球最常落下的地方，在那些地方布置下我们的人。”

3. 书呆子vs运动员

2003年，足球的数据革命从大洋彼岸得到新推动力。迈克尔·刘易斯出版了《点球成金》。该书描述了奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩如何用数据以小博大、力抗其他薪资总额比他们多上数倍的大球队的方法。足球圈的一些人读了这本关于棒球与数据的书，受到点拨。

迈克·福德专门去奥克兰拜访过比利·比恩。温格的前助手达米恩·科莫利也和比恩成了朋友。2005年，科莫利成为托特纳姆热刺的足球主管，开始在那里使用数据。2010年，科莫利加入利物浦，担任“足球策略总监”。

科莫利在热刺的三年体现了足球数据革命早期的很多挣扎。英国足球一直不喜欢受教育的人。典型的足球教练是16岁就离开学校的前球员，像独裁者一样管理球队。他依赖的是“直觉”，而不是数字，也绝不会听从一个从没踢过职业联赛的法国人的指导。科莫利一直要打“书呆子和运动员”之间的战争。事后想想，他为热刺发掘了一些优秀球员： 卢卡·莫德里奇、迪米特尔·贝尔巴托夫、席尔瓦·戈麦斯和加雷斯·贝尔，但最终科莫利被排挤了出去。

足坛的传统主义者认为，数据在棒球这样有停顿的比赛里可能有用。但足球比赛的流动性太强了。

可数据流现在可以回答： 优秀的数学家可以处理复杂的系统。例如在切尔西，福德的统计专家们曾在保险业工作过。首先，足球——22个人在有限场地上、在既定规则下进行比赛，相比保险简单多了。其次，同样流动性强的篮球现在也在使用数据。最后，足球1/3进球都并非来自流动的情境——它们来自角球、任意球、点球和掷界外球，这些可以像棒球一样进行分析。(www.daowen.com)

4. 数据vs直觉

英超球员的平均收入为150万英镑，这笔钱可以聘请约30名统计专家。但这也没有打消足坛对数字的怀疑。“让顶级统计学家和传统足球教练配对明显不是最好的组合。”福德说。福德看起来很像名球员，这让他能把自己的新方法“兜售”给老式的人。在很多俱乐部，书呆子们已在缓慢地积聚力量。可能英超每家俱乐部都有分析师，但有些分析师从来没见过主帅。

所以，足球数据革命由本身相信数字的主教练领导。阿森纳和阿勒戴斯的博尔顿开始用金融投资人评估期货的方式来评估球员。例如，2004年，博尔顿买下了34岁的中场大将加里·斯必德。表面上看，斯必德太老了，但博尔顿看了他的身体数据，和其他踢同一位置的年轻球员做对比，如史蒂芬·杰拉德、弗兰克·兰帕德。结果发现斯必德的身体水平和这些球员差不多，并且在之前两个赛季都没有显示出下滑的趋势。斯必德为博尔顿一直效力到38岁。

但数据只能支持针对一名球员的决定，而不是下决定。2004年，温格为阿森纳全能型中场维埃拉挑选接班人。他扫描了欧洲各大联赛的数据，然后发现马赛队有个不知名的少年马修·弗拉米尼一场比赛能跑14公里。但单凭这个数据是不够的。弗拉米尼的跑动是否是同一方向的? 他球踢得怎么样? 确认这些数据后，温格认定他可以签下弗拉米尼，后者在阿森纳的发展果然也很不错，后来转会至AC米兰，挣得更多。

相反地，坚持“直觉”的俱乐部开始受损。2003年，皇马以1700万英镑的价格把马克莱莱卖给切尔西。这个价格对于一名已经30岁的防守型中场球员来说很高。“我们不会想念马克莱莱的，”皇马主席弗洛伦蒂诺说：“他的技术很普通，还缺乏速度和过人的技术。他90%的分球不是回传就是踢到场边。他头球不行，传球距离很少超过3米。更年轻的球员会让大家忘记马克莱莱的。”

弗洛伦蒂诺的批评不完全错。但皇马犯了个严重的错误。马克莱莱在切尔西又踢了5年好球。足球现在甚至有以他命名的位置——“马克莱莱角色”。假如皇马仔细研究过马克莱莱的数据，他们会发现他的非同寻常之处。切尔西的福德解释说：“就高强度活动而言，大多数球员在进攻时十分活跃。但克劳德·马克莱莱84%的高强度活动都是在对方控球的时候，这是队里其他任何球员的2倍。”

单看比赛，你不会注意到马克莱莱;但看数据，你绝不会错过他。同样地，看曼城的亚亚·图雷的跑步姿态，你会觉得他速度慢，但数据显示不是这么回事。

5. 意想不到的数据结果

一开始，数据统计公司们计算球员的传球、铲球和跑动距离，俱乐部使用这些来评价球员。然而在2005年左右，足坛的人开始发现这些数据竟毫无用处。球员的跑动总距离和赢球率并没有直接关系。

铲球也是。以已退役的意大利左后卫保罗·马尔蒂尼为例，“他每两场比赛铲球一次”，福德说。因为马尔蒂尼站位非常好，根本用不着铲球。而弗格森卖掉后卫斯塔姆时，主要依据就是铲球数据。

现在，俱乐部除了看球员跑动距离，还看他们以冲刺速度跑过的距离——这和赢球有一定联系。AC米兰运动训练经理丹尼尔·托尼亚奇尼2008年曾说。

弗雷格则很关心球员的“高强度输出”，不同数据公司对此有不同标准，但主要是指球员“达到每秒7米的速度的能力”。假如尤文图斯重视这个能力，当初就不会把亨利卖给阿森纳。亨利只要跑动就能达到这个速度。反复冲刺的能力也很重要。曼城前锋卡洛斯·特维斯这方面能力就很强。

近些年来，在经历一些错误之后，英超俱乐部的数据分析师开始发掘到那些真正有用的球员。例如，英超顶级球队在比赛最后1/3时段的传球成功率更高些。曼城在引入特维斯、大卫·席尔瓦、亚当·约翰逊和亚亚·图雷后，6个月内最后1/3时间的控球率提高了7．7%。其中大卫·席尔瓦创造的得分机会比任何队友都高1/3。

足球的数据革命才刚刚开始。弗雷格认为球场上的“社会关系”很有趣：“谁会传球给谁? 谁最有可能发起最有威胁的进攻?”假如面对的是巴萨，那个人明显是哈维;可假如面对别的球队，数据告诉你的答案或许是让你意想不到的人。

(资料来源： 李雪清，“足球在变聪明”，《精品阅读》，2012年第12期)

【案例思考题】

1. 足球为什么会变聪明?

2. 你认为“足球的数据革命”给其他运动项目的发展提供了哪些有益的启示?